要約
現在の指静脈または手のひら静脈認識システムは通常、被験者が装置に直接接触する必要があります。
これは、衛生状態が最も重要な環境では問題となる可能性があります。
この研究では、手の血管生体認証研究 (手首、手のひら、指静脈) や掌紋などの表面特徴に使用できる \sweet という名前の非接触血管生体認証センサー プラットフォームを紹介します。
マルチスペクトル近赤外線 (NIR)、RGB カラー、ステレオ ビジョン (SV)、フォトメトリック ステレオ (PS) などのいくつかの取得モダリティをサポートします。
このプラットフォームを使用して、120 人の被験者の指、手のひら、手首の血管データで構成されるデータセットを収集し、このデータの前処理のための強力な 3D パイプラインを開発します。
次に、指静脈認識 (FVR) に焦点を当てた生体認証の実験結果を紹介します。
最後に、手のひら静脈と掌紋バイオメトリクスの組み合わせなど、複数のモダリティの融合について説明します。
取得ソフトウェア、ハードウェア設計の一部、新しい FV データセット、および実験のソース コードは、研究目的で公開されています。
要約(オリジナル)
Current finger-vein or palm-vein recognition systems usually require direct contact of the subject with the apparatus. This can be problematic in environments where hygiene is of primary importance. In this work we present a contactless vascular biometrics sensor platform named \sweet which can be used for hand vascular biometrics studies (wrist, palm, and finger-vein) and surface features such as palmprint. It supports several acquisition modalities such as multi-spectral Near-Infrared (NIR), RGB-color, Stereo Vision (SV) and Photometric Stereo (PS). Using this platform we collect a dataset consisting of the fingers, palm and wrist vascular data of 120 subjects and develop a powerful 3D pipeline for the pre-processing of this data. We then present biometric experimental results, focusing on Finger-Vein Recognition (FVR). Finally, we discuss fusion of multiple modalities, such palm-vein combined with palm-print biometrics. The acquisition software, parts of the hardware design, the new FV dataset, as well as source-code for our experiments are publicly available for research purposes.
arxiv情報
| 著者 | David Geissbühler,Sushil Bhattacharjee,Ketan Kotwal,Guillaume Clivaz,Sébastien Marcel |
| 発行日 | 2024-09-11 14:22:45+00:00 |
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